Docker

参考文档:

https://www.cnblogs.com/studyzy/p/6113221.html

http://www.360doc.com/content/16/0629/09/17572791_571586903.shtml

加速器:http://guide.daocloud.io/dcs/daocloud-9153151.html#docker-toolbox

https://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/9789130.html

一、安装

Win7系统,下载Docker ToolBox

Docker Toolbox适用于较旧的Mac和Windows系统

Toolbox包含以下Docker工具:

  • 用于运行docker-machine命令的Docker Machine

  • 用于运行docker命令的Docker Engine

  • Docker Compose用于运行docker-compose命令

  • Kitematic,Docker GUI

  • 为Docker命令行环境预配置的shell

  • Oracle VirtualBox

可以在Toolbox Releases上找到各种版本的工具,或者--version在终端中使用标志运行它们,例如,docker-compose --version

参考官方文档:https://blog.docker.com/2015/08/docker-toolbox/

https://docs.docker.com/toolbox/overview/

Toolbox安装了使Docker在开发中运行所需的一切:Docker客户端,Compose(仅限Mac),Kitematic,Machine和VirtualBox。Toolbox使用Machine和VirtualBox在VM中创建引擎以运行容器。在该VM之上,您可以使用Docker客户端Compose和Kitematic来运行容器。

首先从官网下载最新版的Windows Docker Toolbox。安装后会安装一个VirtualBox虚拟机,一个Kitematic,这是GUI管理Docker的工具,没有发布正式版,不推荐使用,另外还有就是我们在命令行下用到的docker-machine和docker命令了。

安装完成Toolbox后会有一个Docker Quickstart Terminal的快捷方式,双击运行。运行后会在Virtualbox中创建一个叫做default的虚拟机。

Docker虚拟机文件地址修改

默认情况下,docker-machine创建的虚拟机文件,是保存在C盘的C:\Users\用户名\.docker\machine\machines\default 目录下的,如果下载和使用的镜像过多,那么必然导致该文件夹膨胀过大,如果C盘比较吃紧,那么我们就得考虑把该虚拟机移到另一个盘上。具体操作如下:

1.使用docker-machine stop default停掉Docker的虚拟机。

2.打开VirtualBox,选择“管理”菜单下的“虚拟介质管理”,我们可以看到Docker虚拟机用的虚拟硬盘的文件disk。

3.选中“disk”,然后点击菜单中的“复制”命令,根据向导,把当前的disk复制到另一个盘上面去。

4.回到VirtualBox主界面,右键“default”这个虚拟机,选择“设置”命令,在弹出的窗口中选择“存储”选项。

5.把disk从“控制器SATA”中删除,然后重新添加我们刚才复制到另外一个磁盘上的那个文件。

这是我设置好后的界面,可以看到我在步骤3复制的时候,复制到E:\VirtualBox\default\dockerdisk.vdi文件去了。

image

6.确定,回到PowerShell,我们使用docker-machine start default就可以启动新地址的Docker虚拟机了。确保新磁盘的虚拟机没有问题。就可以把C盘那个disk文件删除了。

【注意:不要在Window中直接去复制粘贴disk文件,这样会在步骤5的时候报错的,报错的内容如下,所以一定要在VirtualBox中去复制!】

Failed to open the hard disk file D:\Docker\boot2docker-vm\boot2docker-vm.vmdk. Cannot register the hard disk 'D:\Docker\boot2docker-vm\boot2docker-vm.vmdk' {9a4ed2ae-40f7-4445-8615-a59dccb2905c} because a hard disk C:\Users\用户名\.docker\machine\machines\default\disk.vmdk' with UUID {9a4ed2ae-40f7-4445-8615-a59dccb2905c} already exists. Result Code: E_INVALIDARG (0x80070057) Component: VirtualBox Interface: IVirtualBox {fafa4e17-1ee2-4905-a10e-fe7c18bf5554} Callee RC: VBOX_E_OBJECT_NOT_FOUND (0x80BB0001)

镜像加速

在国内使用Docker Hub的话就特别慢,为此,我们可以给Docker配置国内的加速地址。我看了一下,DaoCloud和阿里云的镜像加速还不错,另外还有网易的蜂巢。选一个就行了。以DaoClound为例,注册账号,然后在https://www.daocloud.io/mirror 就可以看到DaoClound提供给您的镜像加速的URL。然后到PowerShell中去依次执行:

我用我的微信注册,用户名是qq,邮箱是公司邮箱

docker-machine ssh default
sudo sed -i "s|EXTRA_ARGS='|EXTRA_ARGS='--registry-mirror=加速地址 |g" /var/lib/boot2docker/profile
exit
docker-machine restart default 

这样重启Docker后就可以用国内的镜像来加速下载了。

试一下下载一个mysql看看快不快:

docker pull mysql

下载完镜像,我们运行一个容器:

docker run -d -p 3306:3306 --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123 mysql:latest

接下来我们打开windows下的mysql客户端,服务器地址填docker虚拟机的IP地址,通过docker-machine env可以看到,我这里是192.168.99.100,然后用户名root,密码123,这样我们就可以连接到docker容器里面的mysql了。

【注意,Docker容器是在VirtualBox的虚拟机里面,不是在Windows里面,所以不能用127.0.0.1访问】

二、开始Docker

参考:https://docs.docker.com/get-started/

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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